tox (http://testrun.org/tox/latest/) — инструмент для автоматизирования управления средами тестирования и для тестирования в разных конфигурациях интерпретатора: $ pip install tox
tox позволяет сконфигурировать сложные матрицы тестов с большим количеством параметров с помощью конфигурационного файла, похожего на INI-файлы.
Варианты для старых версий Python
Если вы не можете контролировать свою версию Python, но хотите использовать эти инструменты тестирования, предлагаем вам несколько вариантов.
unittest2. Это обратный порт модуля unittest (http://pypi.python.org/pypi/unittest2) для версии Python 2.7, который имеет усовершенствованный API и лучшие выражения относительно тех, что были доступны в предыдущих версиях Python.
Если вы используете Python 2.6 или ниже (например, если вы работаете в крупном банке или компании Fortune 500), можете установить его с помощью команды pip: $ pip install unittest2
Вы можете захотеть импортировать модуль под именем unittest, чтобы вам было проще портировать код на новые версии модуля в будущем: import unittest2 as unittest
class MyTest(unittest.TestCase):
...
Таким образом, если вы когда-нибудь перейдете на новую версию Python и вам больше не потребуется модуль unittest2, вы сможете изменить выражение импорта, не меняя остальной код.
Mock. Если вам понравилось то, что вы прочитали в пункте «Mock (в модуле unittest)» раздела «Основы тестирования» выше, но вы работаете с Python в версии ниже 3.3, вы все еще можете использовать unittest.mock, импортировав его как отдельную библиотеку: $ pip install mock
fixture. Предоставляет инструменты, которые позволяют проще настраивать и очищать бэкенды баз данных для тестирования (http://farmdev.com/projects/fixture/). Он может загружать фальшивые наборы данных для использования в SQLAlchemy, SQLObject, Google Datastore, Django ORM и Storm. Существуют и его новые версии, но его тестировали только для версий Python 2.4-2.6.
Lettuce и Behave
Lettuce и Behave — это пакеты для выполнения
Концепция BDD набрала популярность после того, как в 2011 году вышла книга
Поведения описываются простым текстом с помощью синтаксиса под названием Gherkin, который люди могут прочитать, а машины — понять. Вам могут пригодиться следующие руководства: • руководство по Gherkin (https://github.com/cucumber/cucumber/wiki/Gherkin); • руководство по Lettuce (http://lettuce.it/tutorial/simple.html); • руководство по Behave (http://tott-meetup.readthedocs.org/en/latest/sessions/behave.html).
Документация
Читаемость — главная цель разработчиков Python как в проектах, так и в документации. Приемы, описанные в этом разделе, помогут вам сэкономить немало времени.
Документация к проекту
Существует документация по API, предназначенная пользователям проектов, а также дополнительная документация для тех, кто хочет вносить в проект свой вклад. В этом разделе вы узнаете о дополнительной документации.
Файл README, расположенный в корневом каталоге, призван давать общую информацию как пользователям, так и тем, кто обслуживает проект. В нем должен быть либо простой текст, либо легкая для чтения разметка вроде reStructured Text (сейчас это единственный формат, который понимает PyPI48) или Markdown (https://help.github.com/articles/basic-writing-and-formatting-syntax/). Этот файл должен содержать несколько строк, описывающих предназначение проекта или библиотеки (предполагая, что пользователь ничего не знает о проекте), URL основного исходного кода ПО и информацию об авторах. Если вы планируете читать код, то в первую очередь должны ознакомиться с этим файлом.
Файл INSTALL не особенно нужен в Python (но он может пригодиться для того, чтобы соответствовать требованиям лицензий вроде GPL). Инструкции по установке зачастую сокращаются до одной команды вроде pip install module или python setup.py install и добавляются в файл README.